라이브러리
[PHP] fann_get_sarprop_weight_decay_shift - sarprop 가중치 감소 이동을 반환합니다.
SARPROP 알고리즘과 Weight Decay Shift
SARPROP (Self-Adaptive Real-Time BackPropagation) 알고리즘은 신경망 학습을 위한 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 학습 속도를 빠르게 하기 위해 Weight Decay Shift라는 개념을 사용합니다.
Weight Decay Shift
Weight Decay Shift는 SARPROP 알고리즘의 핵심 개념 중 하나입니다. Weight Decay Shift는 가중치의 학습 속도를 조절하는 방법입니다. 가중치의 학습 속도는 학습률에 의해 결정되며, 학습률이 높을수록 가중치의 학습 속도가 빠릅니다.
fann_get_sarprop_weight_decay_shift
`fann_get_sarprop_weight_decay_shift` 함수는 SARPROP 알고리즘의 Weight Decay Shift를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 FANN (Fast Artificial Neural Network) 라이브러리의 함수 중 하나입니다.
예제
#hostingforum.kr
php
<?php
// FANN 라이브러리 로드
require_once 'FANN.php';
// SARPROP 알고리즘 객체 생성
$sarprop = new FANN_SARPROP();
// SARPROP 알고리즘 설정
$sarprop->set_activation_steepness_hidden(0.7);
$sarprop->set_activation_steepness_output(0.7);
$sarprop->set_activation_function_hidden(FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$sarprop->set_activation_function_output(FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
$sarprop->set_training_algorithm(FANN_TRAIN_SARPROP);
// SARPROP 알고리즘 학습 속도 설정
$sarprop->set_sarprop_weight_decay_shift(0.1);
// SARPROP 알고리즘 학습률 설정
$sarprop->set_learning_rate(0.1);
// SARPROP 알고리즘 학습
$sarprop->train(array(array(1, 2, 3), array(4, 5, 6)), array(array(0, 0, 0), array(1, 1, 1)));
// SARPROP 알고리즘 Weight Decay Shift 출력
echo "SARPROP Weight Decay Shift: " . $sarprop->get_sarprop_weight_decay_shift() . "
";
?>
위 예제에서는 SARPROP 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습하고, 학습 속도를 조절하기 위해 Weight Decay Shift를 설정합니다. `fann_get_sarprop_weight_decay_shift` 함수를 사용하여 SARPROP 알고리즘의 Weight Decay Shift를 반환합니다.
결과
#hostingforum.kr
SARPROP Weight Decay Shift: 0.1
위 예제의 결과는 SARPROP 알고리즘의 Weight Decay Shift가 0.1로 설정된 것을 나타냅니다.
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- 나우호스팅 @pcs8404
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호스팅포럼 화이팅!
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